由于提供的文件信息中【部分内容】包含了大量无法识别的字符和数字，这使得从中提取具体的、与标题和描述相关的知识点变得不可能。文件中没有提供实际的文档内容，而是一堆乱码和部分数字、字母的组合，这些内容无法用来生成关于数据挖掘技术的知识点。
然而，根据标题“数据挖掘技术及应用.pdf”，我可以提供关于数据挖掘技术及其应用的一般性知识点，尽管这些知识与提供的文件内容无关。
数据挖掘是一种技术，它涉及从大量的数据集中发现模式和构建预测模型的过程。其主要目的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的实际应用数据中提取信息，建立数据模型，发现数据之间的关系，为决策提供支持。
数据挖掘的主要知识点包括：
1. 数据预处理：包括数据清洗（去除噪声和不一致性）、数据集成（合并多个数据源）、数据变换（规范化、归一化等）、数据归约（降维、采样等）。
2. 数据挖掘方法：这涵盖了多种算法和技术，如分类（决策树、支持向量机、神经网络）、回归（线性回归、多元回归）、聚类（K-means、层次聚类）、关联规则学习（Apriori、FP-Growth）、异常检测和序贯模式挖掘等。
3. 数据仓库和OLAP：数据仓库为数据挖掘提供集中化、集成化、主题化的数据，而联机分析处理（OLAP）支持多维数据分析。
4. 模式识别：在数据挖掘中，模式识别是用来发现数据集中有意义的、可描述的、有用的数据模式。
5. 数据可视化：是数据挖掘中的一个重要方面，通过图形的方式展示数据和分析结果，帮助人们理解数据和发现数据间的关系。
6. 应用领域：数据挖掘广泛应用于银行、零售、电信、医疗、网络服务、生物信息学等多个行业和领域。
7. 专业指导和伦理考虑：包括数据挖掘项目管理、模型评估、过拟合避免等，以及数据挖掘活动中的隐私保护、数据安全等伦理问题。
以上提到的标签“参考文献”提示，文档可能也包含对数据挖掘研究和应用领域的现有文献的引述或综述。在正常的学术文档中，这将涉及到引用数据挖掘的经典或最新文献，并以此作为理论基础或对照研究。
虽然无法直接从提供的文件内容中提取信息，但是根据上述提到的标题和描述中的关键词，可以构建关于数据挖掘技术及应用的详细知识体系。希望这些信息对您了解数据挖掘技术有所帮助。
